KURS ISHI

KIRISH Bugungi kunda sun'iy intellekt (AI) texnologiyalari jahon iqtisodiyotining asosiy dvigatellaridan biriga aylangan. Jahon bozorida AI mahsulotlari va xizmatlarining hajmi 2023-yilda 200 mlrd dollardan oshib, 2030-yilga qadar esa 1,5 trln dollardan ortishi prognoz qilinmoqda [1]. O'zbekistonda ham bu soha jadal rivojlanmoqda, "Raqamli O'zbekiston — 2030" konsepsiyasi doirasida AI texnologiyalarini joriy etish strategik ustuvorliklardan biri etib belgilangan. Ma'lumotlarga ko'ra, 2023-yilda mamlakatimizda AI bo'yicha startaplar soni 50% ga oshgan va IT-eksportda AI bilan bog'liq xizmatlar ulushi 15% ga yetgan [2]. Ushbu raqamlar sun'iy intellektni nafaqat global, balki milliy miqyosda ham o'qitish va rivojlantirishning dolzarbligini ko'rsatadi. AI texnologiyalarining tezkor rivojlanishi, uning turli sohalarga keng joriy etilishi, malakali mutaxassislar tayyorlash zaruratini yanada kuchaytirmoqda. Hozirgi kunda ta'lim tizimida AI asoslarini o'qitishda zamonaviy metodikalarning yetishmasligi, o'quv dasturlarining mazkur texnologiyalarning tezkor o'zgarishiga moslashmasligi kabi muammolar mavjud. Ayniqsa, informatika fani doirasida AIning fundamental tushunchalari, uni amalda qo'llash usullari hamda shu sohadagi dolzarb muammolarni talabalarga samarali yetkazish bo'yicha tizimli yondashuvlarga ehtiyoj sezilmoqda. Shu bois, ushbu kurs ishida sun'iy intellekt asoslarini o'qitish metodikasini takomillashtirishga bag'ishlangan tadqiqotlar muhim ahamiyat kasb etadi. Mavzuning o'rganilganlik darajasi jahon va mahalliy ilmiy-metodik adabiyotlarda turli jihatlardan tahlil qilingan. Xususan, AI ta'limi bo'yicha J. McCarthy o'zining 1950-yillardagi ilmiy ishlari bilan AI fani asoschilaridan biri sifatida tan olingan va dastlabki AI tizimlarini yaratishga hissa qo'shgan [3]. P. Norvig va S. Russell "Artificial Intelligence: A Modern Approach" nomli fundamental asarlarida AIning keng qamrovli nazariy va amaliy jihatlarini, jumladan, mashinaviy ta'lim, qidiruv algoritmlari, mantiqiy mulohazalar kabi masalalarni batafsil yoritib berishgan [4]. S. Hochreiter va J. Schmidhuber 1997-yilda taklif etgan uzoq muddatli qisqa xotira (LSTM) modellarini ishlab chiqishgan bo'lib, bu neyron tarmoqlarning murakkab vaqt qatorlari ma'lumotlarini qayta ishlashdagi samaradorligini sezilarli darajada oshirgan [5]. F. Chollet esa "Deep Learning with Python" kitobida chuqur ta'lim modella ...